Identifikasi Citra untuk Membedakan Uang Asli dan Palsu Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

  • Kode Repository : SKI17/MAU/23
  • NPM : 065117167
  • Nama : Maulana Muhammad
  • Pembimbing 1 : -Dr. Prihastuti Harsani, M.Si
  • Pembimbing 2 : -Mulyati, M.Kom.
  • Abstrak : -Abstrak Uang adalah instrumen sosial penting yang digunakan setiap hari. Uang Rupiah adalah mata uang di Indonesia. Pemalsuan uang menjadi masalah, dan teknologi deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), membantu membedakan uang asli dan palsu secara otomatis. Penelitian ini membandingkan arsitektur AlexNet, GoogleNet dan model modifikasi untuk mencapai hasil yang optimal. Data gambar uang Rupiah dengan berbagai pecahan digunakan dan di resize sesuai dengan model CNN yang akan digunakan. Dataset berisi 2.141 gambar uang kertas digunakan, dengan 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Model modifikasi menunjukkan performa terbaik, dengan akurasi training 97,8% dan validasi 82,65%. Keberhasilan model ini disebabkan oleh kesesuaian dengan dataset yang digunakan dan parameter yang dioptimalkan. Namun, model AlexNet dan GoogleNet memerlukan peningkatan akurasi dengan meningkatkan jumlah dan variasi dataset. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan dataset uang dengan pecahan terbaru serta menjelajahi ukuran resizeyang berbeda guna mencapai akurasi terbaik dalam identifikasi uang asli dan palsu. Kata kunci: CNN; AlexNet; GoogleNet; Uang; Conbolution Neural Network;
  • Program Studi : Ilmu Komputer